Kesci“魔镜杯”风控算法大赛铜奖解决方案

最新推荐文章于 2025-10-20 11:59:37 发布
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#数据挖掘 #数据挖掘竞赛 #模型融合 #风控算法

参加PPD风险控制竞赛的选手在决赛中获得第四名，并荣获铜奖。该作品的代码已公开在GitHub上，为公众提供了宝贵的实践案例和学习资源。

决赛答辩第4，获得铜奖

代码地址：https://github.com/wepe/PPD_RiskControlCompetition





【源码+文档】“魔镜杯”风控算法大赛拍拍贷风控模型
yuxibdd的博客
08-17 786
比赛数据："拍拍贷"提供的数据包括信用违约标签（因变量）、建模所需的基础与加工字段（自变量）、相关用户的网络行为原始数据，数据字段已经做脱敏处理。本次实战采用的是初赛数据，包括3万条训练集和2万条测试集。数据文档包括：Master：每一行代表一个样本（一笔成功成交借款），每个样本包含200多个各类字段。Log_Info：借款人的登陆信息，每个样本含多条数据。Userupdate_Info：借款人修改信息，每个样本多条数据。
风控算法大赛解决方案（风控算法大赛解决方案.pdf）
08-07
拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 400 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态，给每借款 人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前 状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个人打出当前状态的 信用分，在此基础上再结合新发标息对于每个6个月内逾 个月内逾 期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来期率的预测 ，为投资人提供关键决策依据。本次竞赛目标是根用户历史行数来用户在未来 用户在未来 用户在未来 6个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 个月内是否会逾期还款的概率。 问题转换成 问题转换成 问题转换成 2分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 分类问题，评估指标为 AUC ，从 Master Master Master，LogInfoLogInfo LogInfo ，UpdateInfo UpdateInfo UpdateInfo 表中构建 表中构建 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 特征，考虑评估指标为 AUC AUC，其本质是排序优化问题，所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 ，其本质是排序优化问题所以我们在模型顶层融合也使用基于 排序优化的 排序优化的 排序优化的 RANK_AVG RANK_AVG RANK_AVG融合方法。 融合方法。 融
Kesci“魔镜杯”风控算法大赛铜奖解决方案及代码
04-07
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风控 “分箱算法”详解：等频等距分箱、决策树分箱、KS分箱、卡方分箱、最优分箱...
最新发布
Python数据科学
10-20 747
本文介绍了信贷风控领域中常用的五种变量分箱算法：1) 等频/等距分箱（基础分箱方法）；2) 决策树分箱（基于CART算法，使用基尼系数选择最优分割点）；3) KS分箱（通过最大化好坏客户分布差异确定分箱点）；4) 卡方分箱（基于卡方检验的独立性检验方法）；5) 最优分箱（采用数学规划公式处理复杂约束条件）。文章详细阐述了各算法的原理、计算步骤和适用场景，并提供了Python代码实现参考，内容节选自《100天风控专家》课程。这些分箱方法在风控策略和模型开发中具有重要应用价值。
风控算法大赛解决方案
10-31
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【相关比赛】Kesci“魔镜杯”风控算法大赛复赛解决方案
10-15 1147
Kesci“魔镜杯”风控算法大赛复赛解决方案 决赛答辩第4，获得铜奖 代码地址：https://github.com/wepe/PPD_RiskControlCompetition
风控算法大赛解决方案1
08-03
2.1 项目介绍与问题分析 2 2.2 项目总体思路 2 3.1 缺失值的多维度处理 2 3.2 剔除常变量 4 3.3 离群点剔除 4 3.4 其他处理 5
魔镜杯风控算法大赛拍拍贷风控模型源码+项目说明（接近冠军分数）.zip
01-14
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的竞赛项目学习资料，作为参考...魔镜杯风控算法大赛拍拍贷风控模型源码+项目说明（接近冠军分数）.zip
魔镜杯风控算法大赛铜奖方案：基于多表特征的信用逾期预测
本文件标题为《Kesci“魔镜杯”风控算法大赛铜奖解决方案及代码》，描述中明确指出该方案是针对“拍贷‘魔镜风控系统’”的实际业务场景设计的，其核心目标是基于用户历史行为数据，预测用户在未来6个月内是否存在...
基于 GBDT 与 logistic 模型的魔镜杯风控算法大赛信用评分程序
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/832ec8e46e43 基于 GBDT 与 logistic 模型的魔镜杯风控算法大赛信用评分程序（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
拍拍贷魔镜杯风控算法比赛实战.zip
09-30
《拍拍贷魔镜杯风控算法比赛实战》是一个深入探索金融风险控制领域的竞赛项目，旨在提升参赛者在信贷风险管理、数据分析及机器学习算法应用上的技能。在这个比赛中，参赛者需要利用提供的数据集，构建有效的风控模型...
Kesci“魔镜杯”风控算法大赛复赛解决方案
村头陶员外的博客
08-16 1968
看到一篇非常好的文章，讲的是如何将机器学习应用在金融风控上。整个解决方案的思路写的非常详细清楚，经典。实在忍不住，在未经原作者同意就转载了，实在是抱歉。原始文章网址 http://blog.youkuaiyun.com/bryan__/article/details/51190452 。好了，大家开始好好享用下面的知识吧。 决赛答辩第4，获得铜奖 代码地址：https://github.com/wepe/PPD
金融风控大赛解决方案
12-12
金融风控大赛解决方案：拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估用户当前的信用状态……
第四届魔镜杯大赛_train.csv-数据集
03-28
第三届魔镜杯数据应用大赛数据.zip
09-30
第三届魔镜杯数据应用大赛数据，数据官方经脱敏处理，
金融风控领域算法比赛经验分享——翼支付杯大数据建模大赛-季军方案
qq_31367861的博客
11-23 1284
转载：链接: [link] (https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45966291/article/details/109819437). 这是我队友的详细介绍，欢迎交流caohuan8@mail.ustc.edu.cn
拍拍贷魔镜杯风控算法大赛项目
a1272899331的博客
03-18 1400
（以后更新） 数据集构成： 三万条已知标签的训练集，二万条不知标签的测试集 训练集和测试集均有三种表： Master（主要的特征表），Log_Info（用户登陆信息表）,Userupdate_Info（客户信息修改更新表） （1） Master 每一行代表一个样本（一笔成功成交借款），每个样本包含200多个各类字段。 idx：每一笔贷款的unique key，可以与...
科赛网 魔镜杯“风控算法比赛”赛后总结
CV前沿
04-20 5738
1.问题描述 从平均400个数据维度来评估当前用户的信用状态，给每个借款人打出当前状态的信用分。在此基础上，再结合新发标的信息，打出对于每个标的6个月内逾期率的预测，为投资人提供了关键的决策依据，促进健康高效的互联网金融。 2.数据集 数据是国内网络借贷行业的贷款风险数据，包括信用违约标签（因变量）、建模所需的基础与加工字段（自变量）、相关用户的网络行为原始数据。数据下载地址： Master
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